计数型测量系统分析报告
计数型测量系统分析报告-KAPPA(适用10-50个样品)
料号量具编号量具名称测量者 A 品名量具类型评价人数测量者 B 特性状态定义重复次数测量者 C 零件数量报告人批准日期产品编号A-1A-2A-3B-1B-2B-3C-1C-2C-3真值(REF)12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849501=合格 0=不合格计数型测量系统分析报告计数型#DIV/0!人员更换定期（校准/年度）修复后新购公差变化DataSummary/A*BA*CB*CA*RefB*RefC*Ref0*00000001*00000000*10000001*1000SelfagreementA B C 00A*B Cross01总计Po:#DIV/0!A0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!B*C01总计Po:#DIV/0!B0计数00期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!A*CCrosstabulC 01总计Po:#DIV/0!A0计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Reproduci bilityKappa 判定Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*REFCrosstabul1总计Po:#DIV/0!A0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!B*REFCrosstabul1总计Po:#DIV/0!B0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!真值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!真值B C A*B B*C A*C #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!编制：审核：核准：。
计数型测量系统分析报告2024
引言概述：正文内容：1.系统功能分析1.1.计数型测量系统是如何实现计数功能的？1.2.系统能够处理的计数范围和精度是多少？1.3.系统具备哪些自动化控制特性？1.4.系统是否支持多通道计数？1.5.系统是否拥有远程监控和报警功能？2.应用领域分析2.1.在工业生产中，计数型测量系统的应用案例有哪些？2.2.计数型测量系统在科学研究中的应用有哪些？2.3.系统在质量检测和控制中的作用是如何体现的？2.4.系统在仪器仪表校准中的重要性是什么？2.5.系统在数据分析和统计中的应用有哪些独特之处？3.系统性能分析3.1.系统的测量精度和稳定性如何评估？3.2.系统的信噪比和分辨率是如何确定的？3.3.系统的抗干扰性如何进行测试和验证？3.4.系统的响应时间和采样频率有何关联？3.5.系统的可靠性和可维护性如何保证？4.系统优化建议4.1.如何通过硬件升级提升系统的测量精度？4.2.优化信号处理算法可以提高系统的性能吗？4.3.系统的自动校准和自适应控制如何实现？4.4.整合其他测量技术是否能够进一步完善系统？4.5.如何对系统进行定期维护和保养以确保其性能稳定？5.发展趋势和展望5.1.计数型测量系统在工业4.0时代有何新的应用？5.2.系统在物联网和大数据时代的发展前景如何？5.3.新兴技术对系统的影响和挑战是什么？5.4.基于的计数型测量系统有何突破？5.5.未来的研究和发展方向有哪些？总结：通过对计数型测量系统的分析，我们深入了解了系统的功能、应用领域、性能和优化方案。
我们还对系统的发展趋势和展望进行了探讨。
计数型测量系统作为一种重要的测量技术，在工业和科学领域的应用前景广阔。
我们建议用户在使用系统时，根据实际需求选择适合的硬件配置和算法优化方案，并定期对系统进行维护和升级，以提高系统的性能和可靠性。
MSA-测量系统分析记录--全套-2019-11-5(1)
QC/QR-67/A0
量具名称： 量具编号： 被测产品： 量具功能：
*************有限公司
计数型测量系统分析（小样法）
测量日期： 操作者A： 操作者B：
将测量结果填写于下表中（测量结果满足要求填写Y；测量结果不满足要求填写N）
操作者 A
第一次 第二次
1
Y
Y
2
Y
Y
3
Y
Y
4
N
N
5
Y
Y
6
N
N
7
Y
Y
8
Y
Y
9
Y
Y
10
N
N
11
N
Nห้องสมุดไป่ตู้
12
Y
Y
13
Y
Y
14
Y
Y
15
Y
Y
16
Y
Y
17
N
N
18
N
N
19
Y
Y
20
Y
Y
操作者 B
第一次
Y Y Y N Y N Y Y Y N N Y Y Y Y Y N N Y Y
第二次
Y Y Y N Y N Y Y Y N N Y Y Y Y Y N N Y Y
AB测量结果一致性
一致 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK
不一致
结论： 量具可以识别所有设置的质量状态，测量系统可以接受！ 评价标准： 所有测量结果（每个测量件4次）显示相同则接受该测量系统，否则不接受
作成/日期：
检讨/日期：
承认/日期：**********2019/8/3
计数型测量系统风险分析法最新
计数型测量系统风险分析法最新
计数型测量系统是一种常用的测量手段，它通过对其中一种物理数量
进行计数，来实现对该物理数量的测量。
然而，在使用计数型测量系统时，仍然存在一定的风险，可能会导致测量结果的误差或不准确。
因此，对计
数型测量系统进行风险分析是非常重要的。
风险分析是一种系统的方法，用于识别、评估和控制可能产生不利后
果的事件。
在计数型测量系统中，风险分析的目的是识别可能导致测量结
果误差的因素，并制定相应的控制策略，以减少这些误差的出现。
首先，对计数型测量系统的各个因素进行调研和分析，包括仪器设备、环境条件、人员素质等。
然后，对这些因素进行权重分配，确定各个因素
的重要性程度。
常用的权重分配方法有专家评估法、层次分析法等。
接下来，将各个因素与计数型测量系统的性能指标进行关联分析，确
定每个因素对各个性能指标的影响程度。
这可以通过专家评估、试验数据
分析等方法来实现。
最后，根据各个因素的重要性和影响程度，制定相应的控制策略，以
减少测量结果误差的发生。
这些控制策略可以包括加强仪器设备维护、改
善环境条件、提高人员培训等措施。
需要注意的是，风险分析是一个动态过程，需要随着实际情况的变化
进行更新和调整。
因此，定期对计数型测量系统进行风险分析是非常必要的，以确保测量结果的准确性和可靠性。
GO-NO-GO检具大样法
系统有效得分 （所有评价人自己保持一致）
50 45 90.0%
系统有效得分与计数 （所有评价人与基准一致）
50 45 90.0%
A B C
结论：
有效性 ≥90% 96.0%
98.0%
96.0%
漏发警报的比例 ≤2%
2.00%
误发警报的比例 ≤5%
4.00%
0.00%
4.00%
2.00%
4.00%
基于上述信息，判定该测量系统中，评价人ABC均接受，该测量系统符合要求
评
批
价
准：
4/4
38 0 0 0 0 0 0 0 0 0
39 1 1 1 1 1 1 1 1 1
40 1 1 1 1 1 1 1 1 1
41 1 1 1 1 1 1 1 1 1
42 0 0 0 0 0 0 0 0 0
43 1 1 1 1 1 1 1 1 1
44 1 1 1 1 1 1 1 1 1
45 1 1 1 1 1 1 1 1 1
计数型测量系统分析报告
A 总计
B 总计
C 总计
0.00 1.00
0.00 1.00
0.00 1.00
（评价人与基准交叉分析）
A 与 基准判断交叉表
0.00
基准
1.00
计算
26
期望的计算
6.0
4 24.0
计算
1
119
期望的计算 计算
24.0 30
96.0 120
期望的计算
30.0
120.0
B 与 基准判断交叉表
计数型测量系统分析报告
测量仪器名 测量仪称器编
号 操作者
测量结果数据表
MSA标准格式
C-3 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 自评
参考 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
参考值 249.3 254.1 246.6 257.0 254.3 253.2 249.5 251.2 251.8 251.4
代码 II II X III X II II II II II
A*B 0*0 0*1 1*0 1*1 A*B交叉表 27 0 0 123
A-2 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
A-3 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
B-1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
B-2 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
B-3 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
C-1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
C-2 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1
C-3 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
参考 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0.000 -0.103 0.02 0.02 0.00 -0.01 0.01 -0.11 -0.11 -0.12
0.017 -0.020 -0.007 -0.010 0.01 0.01 0.01 0.03 0.02 0.00 -0.02 -0.02 0.01 0.00 0.00 0.01 0.02 -0.01 -0.01 -0.02
评价人%（自评）1
评价人%与参考比较2 A 50 50 B 50 50 C 50 50
计数型检查分析报告
A与真值交叉表
0
A
1
总计
计数 期望值
计数 期望值
计数
期望值
0 36 8.6 0 27.4
36
36.0
真值
1 0 27.4 114 86.6
114
114.0
总计
36 36.0 114 114.0
150 150.0
B与真值交叉表
0
B
1
总计
计数 期望值
计数 期望值
计数 期望值
0 36 9.6 0 26.4 36 36.0
评价人可接受的边缘,可能需要改进
评价人不可接受,需要改进
结论 可接受 可接受 可接受
Kappa ≧0.75 0.4~0.75 <0.4
误发 0.00% 3.51% 0.00%
有效性 ≧90% 80%~90% <80%
报告编号
Po:
1.00
Pe:
0.64
重复能力
Po:
1.00
Pe:
0.64
Po:
0.97
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
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1
1
1
1
1
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1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
测量系统分析培训--6 计数型系统分析Kappa
• 误判的几率 Probability of false alarm(P-FA) - 将“合格”判为不合格 的机会. P(false alarm)=实际误判次数 / 误判的总机会数.
假设性试验分析包含两个部分:
1. 测量系统的一致性评价( Kappa测量). 2. 测量系统的有效性评价.
(包含有效性，漏发警报的比率和误发警报的比例三项)
2.信号探测理论法----Signal Detection 方法 信号控测理论法，一般需确定模糊区域的近似宽度.从而确定测量系 统的GRR。这种方法需要每个样品零件利用计量型测量系统进行离 线评估.
＜80% ＞5% ＞10%
-13-
第六章 计数型测量系统分析
信号探测理论法
下限
上限
I II
III
II I
目标
此种方法是得用信号检查理论， 来确定区域II的近似宽度， 从而确定 测量系统的GRR. 需要每个样品零件利用计数型测量系统进行离线评估
1.确定公差( 规定范围)
USL=0.550 LSL=0.450
d=0.0237915
此为区域II宽度的估计值, 且GRR的估计值为6*σGRR
-16-
公差=USL-LSL=0.100
-14-
第六章 计数型测量系统分析
信号探测理论法—计算方法
2.确定准则
当PPK >1,比较测量系统与过程误差 当PPK <1,比较测量系统与公差.
此处假定PPK=0.5
3. 计算方法
将各参考值数据从高到低排列，确定II区的起始点和终点.
计数型测量系统分析KAPPA报告(MSA第四版)
＞30% 被认为是不可接受的。
补充：
kappa大于0.75表示有很好的一致 如果Ppk大于1，则将测量系统与过程进行比 较 如果Ppk小于1，则将测量系统与公差进行比 较
总检查数 相配数 错误的拒 收错误的接 受 不相配 95%UCI 计算所得 结果 95%LCI
总检查数 一致的数 量 95%UCI 计算所得 结果 95%LCI
0
1
1
0
1
1
1
1
1
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0
0
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1
1
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0
0
0
1
1
1
1
0
0
0
0
A、基准
A
0
MSA分析(小样法)
ATTRIBUTE GAGE R&R（Short Method)
报告编号Report NO.LG11-2/20150113
检具名称 Gage Name D568支座检具 检具编号 Gage NO. 测量人员A Operator A 测量人员B Operator B 样品数 Samples D568-8202100-L9-01escription D568支座 产品编号 Part NO. 评价人数 Appraisers 试验次数 Trials 测试日期 Test date D568-8202 2
2
2015.07.01
取样方法：取20个零件，零件必须有30%不在公差范围内。 注意事项 操作方式：选择20个零件，并编号，作业者按编号测量所有零件2次。 Notes 判断规则：合格表示1，不合格表示0。 零件Part 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 操作者A/Operator A A-1 A-2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 操作者B/Operator B B-1 B-2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 结论 OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK Acceptable
检具的接受原则: 如果每个零件的4次测量结果一致，则接受该检具，否 者应改进或者重新评价该检具。 编辑Edit： 审核Check：
计数型测量系统分析报告
计数型测量系统分析报告1. 引言计数型测量系统是一种常用于工业生产和科学研究的测量设备。
它通过对待测物体进行计数来获取其数量信息，广泛应用于物流管理、质量控制和统计调查等领域。
本报告将对计数型测量系统进行分析，包括其工作原理、应用场景、优势和局限性。
2. 工作原理计数型测量系统的工作原理基于显微镜技术和图像处理算法。
首先，待测物体被放置在显微镜下，并通过显微镜成像系统进行放大显示。
然后，图像处理算法对显微镜中的图像进行分析，提取物体的特征并对其进行计数。
常用的图像处理算法包括边缘检测、阈值分割和形态学处理等。
3. 应用场景计数型测量系统在许多领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：3.1. 生物学研究计数型测量系统在生物学研究中被用于细胞计数和微生物计数等。
通过对细胞或微生物图像进行处理和计数，科学家们可以了解样本中的数量信息，帮助研究生物学过程和疾病机理。
3.2. 智能物流计数型测量系统在智能物流中扮演着重要角色。
它可以用于包裹计数和货物分类，提高物流效率和准确性。
通过自动计数和分类，物流企业可以更好地管理库存和跟踪货物位置。
3.3. 工业生产在工业生产中，计数型测量系统可以用于产品质量控制和制程监测。
通过对产品进行计数和缺陷检测，可以及时发现生产异常并采取相应措施，提高产品质量和生产效率。
3.4. 统计调查计数型测量系统在统计调查中也有广泛应用。
例如，人口普查中可以利用计数型测量系统对人口数量进行统计。
此外，市场调查中的样本计数和选择也可以借助计数型测量系统进行。
4. 优势计数型测量系统相比传统方法具有以下优势：4.1. 自动化计数型测量系统可以实现自动化的计数和分析过程，减少了人工操作和人为误差，提高了测量的准确性和效率。
4.2. 高精度通过利用显微镜技术和图像处理算法，计数型测量系统可以实现对微小物体的计数和精确测量，提供高精度的数量信息。
4.3. 大规模计数计数型测量系统能够快速处理大批量物体的计数，适用于大规模的生产和调查应用。
计数型测量系统研究(对比法)
计数型测量系统研究（对比法）1．计数性测量系统测量值是一种有限的分级数，最常见的是通过/不通过量具，只有两个结果。
其他计数型测量系统，结果可以形成5～7个不同的分级数。
2．检验分析、交叉表方法：LSL USL 案例：生产过程处于受控并且性能子数PP=PPK=0.5是不可接受的。
需要一个遏制措施把不合格品从生产过程中祧出。
选择一个计数型量具100%检验。
把每一个零件同一个特定限定值进行比较。
该量具只判断零件合格/不合格。
（两个分级）1）随机从过程中抽取50个零件，使用3个评价人，每人对每个零件评价3次。
2）用（1）指定为可接受判断，用（0）指定为不可接受判断。
4）交叉比较每个评价人之间的差别：5）计算Kapaa系数为了评价人一致的水平，用科恩的Kapaa系数来测量两个人之间一致性程度。
Kapaa是一个评价人之间一致性的测量值。
检验是否沿对角线格子中的计数（接受比率一样的零件）与那些仅是偶然的期望不同。
设：Po=对角线单元中观测值的总和Pe=对角线单元中期望值的总和则：Kapaa=（Po－Pe）/（1－Pe） (1)Kapaa不考虑评价人的意见不一致的程度，只考虑他们一致与否。
6）评价准则①Kapaa＞0.75表示一致性好。
②Kapaa＜0.40表示一致性差。
7）结论：分析指出所有评价人之间表现出的一致性较好。
9）计算Kapaa系数计算Kapaa系数，确定每个人与基准值的一致性，然后计算测量系统的有效性。
问题：1．什么是“95%上限”？其中93%、97%、90%是怎么算出的？2．什么是“95%下限”？其中71%、78%、66%是怎么算出来的？3．系统有效得分中：64%； 89%从何得来？对每个评价人间多重假设检验可用等于零的假设进行：Ho：两个评价人都相同的有效性相同。
经计算对每个评价人的计算评价结果都落在另一个评价人的置信区内，不能放弃零假设。
这一点验证了KAPPA的结论。
为了进一步分析，一名阻援列出了下面的数据表，数据表提供了对每个评10）问题：其中的84%，5%，8%是怎么算出来的。
计数型测量系统分析报告模板
计数型测量系统分析报告模板一、引言计数型测量系统在工业生产和科学研究中具有重要的地位，它可以用于对各种物理量进行精确的测量和计数。
本报告旨在对某一计数型测量系统进行分析，评估其性能和优缺点，为用户提供决策依据和改进方向。
二、测量系统概述1. 测量原理（请根据实际情况填写）2. 系统组成（请根据实际情况填写）三、系统性能评估1. 测量精度测量精度是评价计数型测量系统性能的重要指标。
通过对系统进行一系列标准测量，我们得到了以下结果：（请根据实际情况填写）从上述数据可以看出，该计数型测量系统具有较高的测量精度，在允许误差范围内满足实际需求。
然而，仍有改进的空间。
2. 系统响应时间系统响应时间是指从输入信号发生变化到测量结果显示出来的时间。
经过测试，我们得到了以下结果：（请根据实际情况填写）从上述数据可以看出，系统响应时间较短，可以满足需求。
3. 系统稳定性系统稳定性是指系统在长时间运行过程中能否保持测量精度的能力。
通过长时间实验，我们对系统的稳定性进行了评估。
结果如下：（请根据实际情况填写）从上述数据可以看出，系统具有较好的稳定性，能够在长时间运行过程中保持较高的测量精度。
四、系统优缺点分析1. 优点（请根据实际情况填写）2. 缺点（请根据实际情况填写）五、系统改进方向基于对系统性能评估和优缺点分析的结果，我们提出以下改进方向：1.（请根据实际情况填写）2.（请根据实际情况填写）六、结论综上所述，本报告对某一计数型测量系统进行了全面分析和评估，并针对其性能和缺点提出了改进方向。
通过此报告，用户可了解该系统的性能特点，并做出相应的决策和优化措施。
感谢您的阅读！—- 文档结束—-。
MSA管理规定---计量型_计数型_复杂型_量化过度型等4种测量系统分析
1.目的保证公司有效展开测量系统分析（MSA工作，保证测量系统的可靠性，提高测量数据的质量，并为改进提供支持。
2.适用范围在控制计划中所要求的用于测量产品的特性与性能的测量系统。
3.引用文件《测量系统分析》第三版。
4.术语定义4.1.测量：赋值（或数）给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。
4.2.量具:任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格/不合格的装置.4.3.测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合，用来获得测量结果的整个过程.4.4.稳定性:是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差. 偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值.4.5.线性：是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值.4.6.重复性（EV :是由一个检验员，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差.4.7.再现性（M）:是由不同的检验员，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差.4.8.零件变差（PV :不同零件之间的变差，零件在多人多次同一个量具测量出的平均值的变差。
4.9.总变差（TV :测量值与真值（基准值）之间的总变差。
4.10.检具能力：由检测设备的测量不确定度与检验特性的公差的比例关系确定.5.职责5.1.质量部负责并组织研发、生产等测量系统涉及人员实施测量系统分析5.2.新产品开发APQP组成员评价测量系统的可接收性，并对存在的问题采取纠正措施，根据测量, 在检验基准书上配置合适的量检具6.工作程序6.1.测量系统的分类6.1.1质量部组织确认测量系统类型，类型包括计量型测量系统、计数型测量系统、复杂测量系统、量化过度测量系统。
6.1.2质量部组织确认需要研究的范围计量型测量系统研究稳定性、偏倚、线性、重复性和再现性。
计数型测量系统研究检验员自身一致性、检验员之间一致性、检验员与标准之间一致性复杂测量系统研究稳定性和变异性6.2.计量型测量系统分析6.2.1仪器和人员的选择测量仪器必须是经过检定或校准合格，测量仪器分辨率的第一准则是能够分辨过程变差的10% 基于对整个测量系统的评价，从日常操作该仪器的人中挑选测量人。
计数型测量系统分析报告
计数型测量系统分析报告摘要本文旨在对计数型测量系统进行详细分析，包括其原理、应用领域和市场前景。
首先介绍了计数型测量系统的基本概念和工作原理，然后对其在不同行业的应用进行了探讨，包括工厂生产线、医学研究和环境监测等方面。
最后，对计数型测量系统的市场前景进行了分析，指出其具有广阔的发展空间和潜在的经济效益。
1. 简介计数型测量系统是一种通过计数方法来测量目标数量的技术系统。
其基本原理是通过感知器件对目标进行检测，并根据目标的特征进行计数。
计数型测量系统通常由传感器、信号处理器和数据显示器等组成。
传感器用于感知目标的存在，信号处理器对传感器输出的信号进行处理和分析，数据显示器用于展示测量结果。
2. 工作原理计数型测量系统的工作原理如下：1.传感器感知目标的存在，并将信号传输给信号处理器。
2.信号处理器对传感器输出的信号进行放大、滤波和特征提取等处理。
3.经过处理后的信号被送到数据显示器上显示，并记录下目标的数量。
计数型测量系统的精度和稳定性取决于传感器的灵敏度、信号处理器的处理能力以及数据显示器的准确性。
3. 应用领域计数型测量系统在多个领域具有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：3.1 工厂生产线在工厂生产线上，计数型测量系统被广泛应用于产品计数和质量检测。
通过对产品进行计数，可以实现自动化生产和准确的数量控制。
计数型测量系统可以检测产品的尺寸、重量和纹理等特征，从而判断产品是否符合质量标准。
3.2 医学研究在医学研究领域，计数型测量系统被用于细胞计数和药物浓度检测等方面。
通过对细胞进行计数，可以评估细胞的生长状态和变化趋势。
计数型测量系统还可以通过测量药物的浓度，快速确定药物的有效性和安全性。
3.3 环境监测计数型测量系统在环境监测中也具有重要的应用价值。
例如，在空气质量监测中，可以使用计数型测量系统检测空气中的微粒和污染物。
通过对微粒和污染物的数量进行监测，可以及时采取相应的措施，保障环境质量和公众健康。
计数型测量系统分析报告MSA范本(带公式未加密)
5 5.15 5.02 5.05 4.98 5.07 5.05 5.16 5.15 5.13 5.12 5.17 5.08 5.08 5.06 5.07 5.01 4.99
5
代码
+ + + + + × + + + × + × + × + × + + + + × + + + × × + + × + + + × + + + × + × + + + + × +
核准:
基准
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1
基准值
5.12 5.08 4.94 5.12 5.12 5.14
5 5.15 5.02 5.05 4.98 5.07 5.05 5.16 5.15 5.13 5.12 5.17 5.08 5.08 5.06 5.07 5.01 4.99
NO:
XXXXX
量具名称： 外形检
量具编号： MS13H
被测产品： CL-
被测参数下限：
5
零件
操作者A：
1
2
1
1
1
2
1
1
3
0
0
4
1
1
5
1
1
6
1
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0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
评价人 A
判定 可接受
判定 条件接受
1.90%
6.67%
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计数型测量系统分析报告
Attribute Gate MSA Report
B C 0.95% 0.95% 可接受 可接受 评价人%（自评）1 A 总检查数 匹配数 95%UCI 计算结果 95%LCI 错误拒收 错误接收 混淆的（操作者接收和拒收相同的零件） 50 48 B 50 48 C 50 49 8.89% 6.67%
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
Po: 0.97 Pe: 0.59
Kappa 判 定
重复性 检查总数 匹配数 有效性 判定
A 50 48 96.00% 可接受
错误率≤0.02合 格,≤0.05条件接 受
C 50 49 98.00% 可接受
错误警报率≤0.05 合格，≤0.1条件 接受
大于90%为接受，80%90%为条件接受，低于 80%不可接受
Po: 0.98 Pe: 0.59
A*C交叉表 C A 0 1 数量 期望的数量 数量 期望的数量 0 42 12.61 2 31.39 1 1 30.39 105 75.61 总计 43 43 107 107
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Attribute Gate MSA Report
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
上偏差 下偏差
No.: 操作员 A B 姓名 Yao wenxing Liu huanjun Zhang ting
量具名称 量具编号
Go/Nogo gauge G-709201
1 操作人数 3 数据记录表 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 0
Pass/通过 Fail/未通过
C 完成日期
零件样品数 50
总计 数量 期望的数量 A*B 0.93 一致性好 44 44 B*C 0.95 一致性好 106 106 A*C 0.95 一致性好
No.: 150 150 再现性 Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe) Po: 0.98 Pe: 0.59
Kappa 判 定 A*参考 交叉表
参考 A 0 1 总计 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 0 42 13.20 3 31.80 45 45 1 2 30.80 103 74.20 105 105
No.: 条件接受 条件接受 评价人%与参考比较2 A 50 47 B 50 47 C 50 48
计 数 型 量 具 R & R 分 析 统 计 报 告
99.51% 99.51% 99.95% 98.75% 98.75% 99.51% 96.00% 96.00% 98.00% 94.00% 94.00% 96.00% 86.29% 86.29% 89.35% 83.45% 83.45% 86.29% 0 1 2 0 1 2 0 1 1
B A 0 1 总计 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 0 41 12.32 1 29.68 42 42 1 3 31.68 105 76.32 108 108 总计 44 44 106 106 150 150
47
48
Po: 0.97 Pe: 0.59
B*C交叉表 C B 0 1 总计 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 0 41 12.04 2 30.96 43 43 1 1 29.96 106 77.04 107 107 总计 42 42 108 108 150 150
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40 零件 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
No.:
1
A-1
1
A-2
1
A-3
1
B-1
1
B-2
1
数据记录表 B-3
1
C-1
1
C-2
1
C-3
1
参考 参考值 代码
0 1 1 1 1 1 0 1 1 1
数据总结 0*0 0*1 1*0 1*1 A*B交叉表
0 1 1 1 1 1 0 1 1 1
0 1 1 1 1 1 0 1 1 1
0 1 1 1 1 1 0 1 源自 10 1 1 1 1 1 0 1 1 1
0 1 1 1 1 1 0 1 1 0
0 1 1 1 1 1 0 1 1
1
0 1 1 1 1 1 0 1 1
2、评价人对所有测量与已知标准一致； 3、所有评价人本身与其它人之间是一致的； 4、所有评价人本身与其它人之间一致，并与参考值一致。
No.:
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Attribute Gate MSA Report
零件代号 零件名称 特 公 性 差 试验次数 450 零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 A-1 A-2 9/16" housing T
2012-11-29 C-2 C-3 参考 参考值 代码
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
Po: 0.97 Pe: 0.59
C*参考 交叉表 参考 C 0 1 总计 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 A 0.92 一致性好 0 42 12.90 3 32.10 45 45 B 0.92 一致性好 评价人% B 50 48 96.00% 可接受 1 1 30.10 104 74.90 105 105 C 0.94 一致性好 总计 43 43 107 107 150 150
系统有效结果%3 总检查数 匹配数 95%UCI 计算结果 95%LCI 50 45 96.67% 90.00% 78.19%
系统有效结果% 与参考比较4 50 44 95.47% 88.00% 75.69%
评价人%（自评）
95%UCI 计算结果 95%LCI
评价人%与参考比较
95%UCI 计算结果 95%LCI
总计 44 44 106 106 150 150
Po: 0.97 Pe: 0.58
B*参考 交叉表 参考 B 0 1 总计 数量 期望的数量 数量 期望的数量 数量 期望的数量 0 41 12.60 4 32.40 45 45 1 1 29.40 104 75.60 105 105 总计 42 42 108 108 150 150
100.00%
100.00%
95.00%
95.00%
90.00%
90.00% 有效性% 1 2 3
有效性%
85.00%
85.00%
80.00%
80.00%
75.00%
75.00%
1 2 3
注意： 1、在所有测量中，评价人本身是一致的；
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Attribute Gate MSA Report
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0
1
0 1 1 1 1 1 0 1 1
1 自评
0 1 1 1 1 1 0 0 1 1
A*B 41 3 1 105
B*C 41 1 2 106
A*C 42 1 2 105
A*参考 42 2 3 103
B*参考 C*参考 41 42 1 1 4 3 104 104
A
B
C
48
与基准一致 A B
48
49
C
47